LibQual+的發展新趨勢

LibQual+為美國研究圖書館協會(Association of Research Libraries，ARL)推行的圖書館服務質量評估模型，是德克薩斯A&M大學于20世紀末提出的服務理念[1]。為實踐這一理念，德克薩斯A&M大學組建TAMU(Texas A&M University)項目組，向ARL申請開發圖書館服務質量評估模型，并承諾開放模型將以非盈利形式用作圖書館界的服務質量評估。通過與SERVQUAL(服務質量差距模型)設計師Len Berry、Valerie Zeithaml等人合作，TAMU在SERVQUAL基礎上初步建立了LibQual+質量評估模型。2000年，美國圖書館協會(American Library Association，ALA)在圣安東尼奧仲冬舉辦的會議上廣泛討論了LibQual+試點測試、網絡應用等問題。經過TAMU對模型的最終完善及網頁開發人員的設計開發，LibQual+經過不斷的完善及推廣，至2014年已在全球31個國家的2 645所圖書館應用[2]。

1 LibQual+的發展背景

作為一種可靠有效的調查工具，LibQual+為圖書館提供了大量評估數據，但這僅僅是質量改進的第一步。圖書館更需從調查數據出發，梳理節點，識別和明確改進機會，進而采取行動，提升后續服務活動質量[3]。德州大學Fred Thompson認為，LibQual+可以幫助圖書館認識到社群服務過程中的優勢與不足，這決定了圖書館無論面臨何種形式的科研學術環境劇變，都必須通過LibQual+的可持續發展保障自身的健康發展[1]。當前圖書館服務環境的變化主要體現在如下層面：網絡數字化的極大發展使知識形式變化，并催生服務重心的轉型，圖書館必須通過構建開放、共享、流動、有機聯系的知識化服務體系，促進全社會范圍知識的流動、再利用以及知識創新的進程；大數據時代科學數據正成為科學研究、政府決策、產業發展活動的核心元素，面向21世紀數據密集型科研環境，圖書館必須通過科研數據管理、科研信息素養培育等方式為用戶提供增值及組合的延伸服務，深度嵌入至用戶的知識學習與創新過程，承擔起參與及推動院校科研及教學進程的重責。

以LibQual+起源和服務理念為依據展開剖析，不難得出服務環境變化對LibQual+的直接影響。服務領域進一步呈現多元化態勢，數字人文、科研數據管理、新技術應用、知識服務、知識管理等新興服務領域的出現，必然導致LibQual+調查核心問題的相應調整。隨著數字世界的逐漸演進，用戶對圖書館服務的預期及感知水平亦不斷變化發展。

除了外界環境的變化，LibQual+的15年實踐經驗告訴我們，并不存在一個適應所有圖書館的通用LibQual+[1]。首先，不同類型的圖書館在LibQual+應用方面有著不同的側重領域(如科研、教學、社區服務等)，相異的績效評估及質量管理戰略必然導致LibQual+模型的多元化；其次，即使在同一評估指標下，不同地區、不同類型圖書館的理想預期值同樣呈現較大差異。正是由于以上背景的存在，國外LibQual+應用中相繼出現了一些新的發展趨勢。

2 LibQual+的發展新趨勢

2.1 LibQual+數據分析模式的變化

從海量評估數據中找出潛在知識，明確服務質量改進機會是圖書館推行LibQual+的終極目標，而數據分析、數據挖掘則是實現目標的必由之路。數據分析通常有分析現狀、探究原因及預測未來三大作用。15年來，國外眾多圖書館紛紛通過調查結果的橫向分析及縱向分析，探究圖書館的全面質量管理之路。

橫向對比分析：LibQual+在ARL、國立和大學圖書館協會(Society of College, National and University Libraries，SCONUL)、英國研究圖書館(Research Libraries UK，RLUK)的推動下擁有極為廣泛的聯盟基礎，強大的平臺優勢及穩定的用戶群為成員館間評估結果的對比提供了有利條件。同盟館評估結果的群體共性分析，有助于預測用戶需求及圖書館服務重點領域的未來走勢。除了同盟內、區域內的館間對比外，另一個趨勢便是用戶組間的對比。如2014年108個ARL成員館參與的LibQual+調查結果對比顯示，教師對紙質資源的期望和實際感受相符，本科生對圖書館空間的需求程度高于教師[1]。

縱向對比分析：從2000年至今的年度LibQual+調查同樣為單個圖書館積累了豐富數據。從2011年開始國外一些圖書館紛紛對自身近10多年的歷史數據開展回顧式分析，如加州大學洛杉磯分校對2003-2013年LibQual+數據的分析，ARL對2003-2013年LibQual+教師滿意度數據的分析。

2.2 LibQual+數據分析工具及方法的變化

大數據時代，數據處理方式從抽樣分析發展為對整體數據的分析，對人類數據管理能力的要求達到前所未有的高度，進一步推動了數據分析工具和開發環境的飛速發展，客觀上為LibQual+數據應用提供了新的有利條件。

一是數據管理和可視化工具的應用。可視化工具能夠更為生動、快捷地闡釋和傳達大數據分析的過程和結果，因此大量圖書館開始采用可視化數據工具開展信息監測及數據分析。Tableau正是這樣一款軟件，在實現數據運算與美觀圖表完美融合的基礎上，幫助圖書館生動分析LibQual+結構化數據，快速形成各類圖表、坐標圖、儀表盤和報告。快捷的數據分析過程及輕松的拖放界面使Tableau備受圖書館青睞。如俄亥俄州立大學圖書館于2012年使用Tableau分析其包括LibQual+在內所有評估項目的數據，并將分析結果作為其館藏發展及學科館員嵌入服務戰略的制定依據；哥倫比亞大學從2013年開始利用Tableau分析LibQual+調查結果，并將可視化分析結果上傳分享，鼓勵館員積極探索可視化數據的應用[4]。

二是數據分析方法的革新。LibQual+數據涉及實際感受值、最低容忍值、理性期望值3個維度，并存在針對不同用戶組別的數據，表現形式較為繁瑣。因此，圖書館界希望在對數據初步簡化處理(如形成單一綜合性數據)的基礎上開展分析。如加州大學通過D-M Score綜合數據計算大大簡化了LibQual+調查結果分析流程。

2.3 LibQual+與其他評估工具的整合應用

國外圖書館界對服務調查評估工作的重視由來已久，評估工具開發層出不窮，如從1997年啟用的ARL StatisticsTM，2000年的LibQual+?，2003年的MINES for LibrariesTM，2007年的ClimateQUALTM，2011年的LibValue。此外，國外高校還有一年一度的全國學生調查(National Student Survey，NSS)，其中包含學生對圖書館的整體評估，以上評估事項構成了國外圖書館強有力的服務評估體系。通過長期的數據分析，圖書館發現不同類別的評估數據間同樣存在著千絲萬縷的聯系，如LibQual+學生組數據與NSS數據總體變化趨勢的一致，LibQual+服務感知數據與ClimateQUALTM數據間的相互印證關系等。因此，國外圖書館界開始探尋一條基于對比、聯系、整合不同方法的評估數據之路。如英國約克大學通過對LibQual+、NSS、ClimateQUALTM及TechQUAL(科技性評估)評估結果的整合分析，進一步尋求各類評估中所展示的共性及個性問題，用以全面揭示圖書館服務中的待改善環節[1]。

2.4 LibQual+評估內容的新發展

目前眾多高校圖書館都在借助互聯網、云計算、大數據等高新技術拓展、整合資源，以期擴大資源共享面，加速知識發現進程，推進知識復用及知識創新，以機構知識庫為代表的一系列數字化資源共享工程“一石激起千層浪”[5]。ARL統計評估委員會主席、美國路易斯維爾大學圖書館館長Bob Fox認為，機構知識庫及數字化資源作為圖書館資源核心組成部分，是用戶最關注的服務領域，因此對機構知識庫及數字資源的效用評估及價值評估是極其重要的[6]。圖書館通常定期收集統計數字館藏使用數據并向利益相關方匯報，但由于統計標準的缺失往往影響了最終統計結果的精確性。2014年末，博物館與圖書館服務協會(Institute of Museum and Library Services，IMLS)向ARL、蒙大拿州立大學、聯機計算機圖書館中心(Online Computer Library Center,Inc，OCLC)及新墨西哥大學提供基金，用于開展數字機構庫及效用影響評估項目，開發的評估模型將作為LibQual+模型的有力補充[7]。

此外，ARL于2014年開始將LibQual+問卷自定義問題提上日程。LibQual+模型設有附加題庫，除22個基本問題外，圖書館可在附加題庫中挑選最多5個問題開展調查。由于該模式未能很好地滿足用戶自定義問題的需求，2014年ARL著重解決了LibQual+定制界面開發及試點問題，成功試點的LibQual+定制界面將于2015年正式投入使用，圖書館可以依據院校具體實踐設計問卷題目，通過定制界面上傳，展開統一調查。定制界面的開發與應用將進一步促進LibQual+評估模型的多元化、個性化發展[7]。

3 結語

LibQual+在國外圖書館已有近15年的實踐歷史，其應用呈現出一系列的發展趨勢，具體表現為數據分析方法及分析工具的改進，LibQual+與其他評估工具的整合應用，以及LibQual+評估內容的多元化發展。今后國內圖書館在LibQual+應用方面應在靈活選用多種分析方法、分析工具的基礎上，明確需要改進的服務環節，并通過用戶后續服務的持續追蹤，構建圖書館全面服務質量管理體系[8-9]。